論文の概要: A Unified Framework for Interpretable Transformers Using PDEs and Information Theory

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.09523v1
• Date: Sun, 18 Aug 2024 16:16:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-20 20:20:04.351633
• Title: A Unified Framework for Interpretable Transformers Using PDEs and Information Theory
• Title（参考訳）: PDEと情報理論を用いた解釈変換器の統一化フレームワーク
• Authors: Yukun Zhang,
• Abstract要約: 本稿では、部分微分方程式(PDE)、ニューラルインフォメーションフロー理論、インフォメーション・ボトルネック理論を統合することでトランスフォーマーアーキテクチャを理解するための新しい統合理論フレームワークを提案する。 我々は、拡散、自己注意、非線形残留成分を含む連続的なPDEプロセスとしてトランスフォーマー情報力学をモデル化する。 画像およびテキストのモーダル性に関する包括的実験により、PDEモデルはトランスフォーマーの挙動の重要な側面を効果的に捉え、トランスフォーマーの注意分布と高い類似性(コサイン類似度 > 0.98)を達成することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4039202831583903
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents a novel unified theoretical framework for understanding Transformer architectures by integrating Partial Differential Equations (PDEs), Neural Information Flow Theory, and Information Bottleneck Theory. We model Transformer information dynamics as a continuous PDE process, encompassing diffusion, self-attention, and nonlinear residual components. Our comprehensive experiments across image and text modalities demonstrate that the PDE model effectively captures key aspects of Transformer behavior, achieving high similarity (cosine similarity > 0.98) with Transformer attention distributions across all layers. While the model excels in replicating general information flow patterns, it shows limitations in fully capturing complex, non-linear transformations. This work provides crucial theoretical insights into Transformer mechanisms, offering a foundation for future optimizations in deep learning architectural design. We discuss the implications of our findings, potential applications in model interpretability and efficiency, and outline directions for enhancing PDE models to better mimic the intricate behaviors observed in Transformers, paving the way for more transparent and optimized AI systems.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、部分微分方程式(PDE)、ニューラルインフォメーションフロー理論、インフォメーション・ボトルネック理論を統合することでトランスフォーマーアーキテクチャを理解するための新しい統合理論フレームワークを提案する。 我々は、拡散、自己注意、非線形残留成分を含む連続的なPDEプロセスとしてトランスフォーマー情報力学をモデル化する。 画像およびテキストのモーダル性に関する包括的な実験により、PDEモデルはトランスフォーマーの挙動の重要な側面を効果的に捉え、トランスフォーマーの注意分布と高い類似性(コサイン類似度 > 0.98)を達成することを示した。 このモデルは一般的な情報フローパターンの複製に優れていますが、複雑で非線形な変換を完全にキャプチャする際の限界を示しています。 この研究はTransformerメカニズムに関する重要な理論的洞察を提供し、ディープラーニングアーキテクチャ設計における将来の最適化の基礎を提供する。 本研究は,トランスフォーマーで観測される複雑な動作をよりよく模倣し,より透明で最適化されたAIシステムを実現するために,PDEモデルを強化するための方向性を概説する。

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